Uni-AdaFocus – 清华大学推出通用的高效视频理解框架-爱论文

Uni-AdaFocus是什么

Uni-AdaFocus是清华大学自动化系的研究团队推出的通用的高效视频理解框架，框架通过自适应聚焦机制，动态调整计算资源的分配，实现对视频内容的高效处理。具体而言，Uni-AdaFocus能根据视频帧的重要性进行智能筛选，优先处理包含关键信息的帧，对其他帧则采用简化处理或跳过处理，大幅减少了不必要的计算开销。

Uni-AdaFocus的主要功能

降低时间冗余性：能动态定位和聚焦于任务相关的关键视频帧，将计算资源集中在这些关键帧上，避免对所有帧进行同等处理，减少时间维度上的冗余计算，提高处理效率。降低空间冗余性：在每一帧视频中，只有一部分空间区域与任务相关。Uni-AdaFocus可以动态定位和聚焦于视频帧中的任务相关空间区域，仅对这些区域进行重点处理，降低空间冗余，进一步提升效率。降低样本冗余性：将计算资源更多地分配给更为困难的样本，在不同样本间差异化分配计算资源，对于相对“容易”的视频则减少计算投入，实现样本维度的冗余性建模，提升整体处理效果。高效端到端训练：使用一些数学方法处理了时空动态计算不可微分的问题，可以方便地进行高效端到端训练，无需强化学习等更为复杂的方法。兼容性强：兼容多种现成的高效骨干网络，如TSM和X3D，能够显著提升这些骨干网络的推理效率。推理成本可灵活调整：Uni-AdaFocus的推理成本可以在线调整，无需额外训练，通过修改样本条件计算的标准即可，能充分利用不稳定的计算资源，或灵活地以最小功耗达到期望的性能水平。

Uni-AdaFocus的技术原理

全局编码器：使用轻量化的特征提取网络（如MobileNet-V2等）对均匀采样的视频帧进行粗略处理，获取视频整体的时空分布信息，即全局特征。策略网络：基于全局编码器提取的全局特征，自适应地采样关键帧以及其中的关键区域，得到值得关注的patches。patch的形状和大小根据视频帧的具体特性自适应地决定。局部编码器：参数量大、准确率高的大容量神经网络，仅处理策略网络选择出的patches，即局部特征。分类器：逐帧聚合全局特征和局部特征以得到最优的视频理解结果，同时通过早退机制实现对样本维度计算冗余性的建模。

Uni-AdaFocus的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/LeapLabTHU/Uni-AdaFocusarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.11228

Uni-AdaFocus的应用场景

视频推荐系统：Uni-AdaFocus能通过高效识别视频内容中的关键信息，为用户提供更加个性化的推荐服务。视频监控与安全预警：通过实时监测视频流中的异常行为和突发事件，Uni-AdaFocus能快速响应并发出警报，帮助相关部门及时采取措施。智能编辑与创作：对于视频创作者来说，能自动识别视频中的关键场景和精彩瞬间，帮助创作者快速完成剪辑和后期制作。教育与培训：Uni-AdaFocus可以准确捕捉教师的教学动作和学生的学习反应，提升教学质量和学习效果。健康医疗：使用脑部磁共振成像（MRI）诊断阿尔兹海默症和帕金森综合征时，Uni-AdaFocus可以高效地识别和分析MRI图像中的关键特征，辅助医生进行更准确的诊断。